T-Mobile 试点 NVIDIA AI-RAN：把基站变成边缘物理 AI 推理节点

方案背景：全球有超过 15 亿台摄像头持续采集视频，但仅不到 1% 会被人工审核。物理 AI 应用需要在靠近设备的位置实时处理视频和传感器数据，而传统集中式云推理在延迟、带宽和成本上难以满足要求。电信网络拥有广泛分布的基站和机房，具备转化为分布式 AI 基础设施的潜力。

解决方案与架构：T-Mobile 与 NVIDIA、诺基亚及开发者生态合作，在 AI-RAN 就绪基础设施上部署物理 AI 应用。T-Mobile 正在试点 NVIDIA RTX PRO Blackwell 服务器版 AI 基础设施，在蜂窝基站和移动交换局运行边缘推理，补充 AI-RAN 创新中心的分布式网络能力。

核心技术组件：方案使用 NVIDIA RTX PRO Blackwell 服务器版 GPU 提供边缘算力；诺基亚 anyRAN 软件支撑无线接入网；NVIDIA Metropolis Blueprint 及 VSS 3 提供视频搜索、总结和视觉智能体开发能力，支持多模态视觉理解与智能体搜索。Fogsphere、LinkerVision、Levatas、Vaidio 和西门子能源等开发者基于该栈构建应用。

实施成果：试点展示了基站和移动交换局运行物理 AI 应用的可行性，使视频分析、交通优化和工业检测能够在靠近数据源的位置完成。基于 VSS 的应用可对交通信号配时进行感知、模拟和优化，目标将圣何塞事故响应速度提升 5 倍；5G 网络自动化巡检对电线杆倾斜、腐蚀和异常发热的检测速度也可提升至 5 倍。

未来展望：T-Mobile 计划把 AI-RAN 从试点扩展到更多站点，形成覆盖全国的分布式边缘 AI 网络。随着无线接入网同时承载通信与推理工作负载，运营商可以从连接提供商转型为边缘 AI 基础设施提供商，为机器人、智能汽车和视觉智能体提供低延迟算力。